摘要
在线环境下,学习评论数据能够反映学习者对课程质量的感知情况。如何从这些学习评论中发掘出学习者满意度影响因素及确定这些因素的KANO类型,对有效提升在线课程的质量有重要意义。以中国大学MOOC平台上的学习评论数据为研究对象,利用LDA模型从中挖掘出影响学习者满意度的因素,再根据学习者在这些因素上的情感分布,构建出各因素的KANO隶属度函数,从而确定各因素所属的KANO类型。研究结果表明:“课程讲解”等4个因素属于必备型因素,“课件质量”等7个因素属于期望型因素,“教学互动”等3个因素属于魅力型因素。最后,针对不同类型的影响因素,提出了在线课程质量的改进策略。
出处
《江西理工大学学报》
CAS
2023年第1期77-86,共10页
Journal of Jiangxi University of Science and Technology
基金
国家自然科学基金项目(编号:72164015)
江西省教育科学规划项目(编号:21YB093)
江西省高等学校教学改革研究项目(JXJG-21-7-33)。
